Når det gjelder ledetider, er tiden for impulsive og ustrategiske beslutninger forbi.
Der det tidligere var nesten umulig å forutsi lange ledetider, kan moderne teknologi og prognosestrategier hjelpe bedriften din med å forberede seg bedre på alle typer situasjoner i forsyningskjeden. Ved å utnytte avanserte løsninger for ledetider kan du ligge i forkant når det gjelder planlegging av etterspørsel og lagerstyring.
Velkommen tilbake til serien "7 viktige trinn"!
Vi håper du likte forrige ukes innlegg om etterspørselsprognoser. I dag er turen kommet til det andre viktige trinnet for å "få det til" i innkjøpsprosessen ... Prognoser for ledetid!
Ledetidsprognose er en kritisk og ofte oversett komponent i etterspørselsplanlegging og etterfylling. For mange detalj- og grossistdistributører er dette første gang du setter ordene "lead time" og "forecast" sammen.
Siden eksperter i forsyningskjeden ikke har noen krystallkule til å forutsi ledetider, må vi ta i bruk en mer metodisk tilnærming til beregning av sikkerhetslagre med tanke på ledetider. Datadrevet beslutningstaking (DDDM) er nøkkelen til å forbedre nøyaktigheten og oppnå bedre resultater.
Det gir god mening når man tenker over det. Når service og lagerbeholdning står på spill, hvorfor skulle du da bruke enorme ressurser på å lage etterspørselsprognoser for kundene dine uten å vie samme oppmerksomhet til å beskrive leverandørenes ledetider? Ledetidsprognoser trenger og fortjener samme grad av raffinement som etterspørselsprognoser!
Gå av "Worst-Case-Scenario"-toget!
Supply chain- og detaljhandelsbransjen har fulgt et interessant, men kostbart kjøpsmønster i flere tiår. Mens analytikere er komfortable med en etterspørselsprognose som skjærer gjennom midten av etterspørselshistorikken, har ledetidsprognoser en tendens til å sende oss inn i et worst-case-scenario.
Hvis leveransene i gjennomsnitt har ligget på mellom 8 og 12 dager, er det ofte mer sannsynlig at du vil se en ledetid på 12 dager enn gjennomsnittet på 10.
Samtidig vil en vare som historisk sett selger mellom 50 og 150, ha en etterspørselsprognose på 100.
Det første trinnet i prosessen med å utarbeide ledetidsprognoser er å behandle ledetidens verdi som en prognose i stedet for en innstilling.
Hvis du har denne tankegangen, vil gode resultater følge.
Leveringstid for leverandør og vare
En sterk prognoseprosess for ledetid analyserer hovedkvitteringshistorikken og tilbyr en prognose for leverandørens ledetid, men tilbyr også ledetidsprognose på varenivå for de varene som ofte blir ripet opp eller forsendt.
Behovet for unike ledetidsprognoser på artikkelnivå varierer vanligvis fra bransje til bransje. Bransjer der leverandørene har dårlige og inkonsekvente leveringsresultater - for eksempel møbeldistribusjon - vil ha nytte av ledetidsprognoser på artikkelnivå.
Akkurat som i etterspørselsprognoser bør samle inn så mye ledetidshistorikk som mulig. Dataene dine er ekstremt verdifulle. Flere års ledetidshistorikk og sanntidsanalyse vil gjøre det mulig for deg å sette lagerbeholdningen bak de vinnende SKU-ene.
Nøkkelkomponenter
I likhet med etterspørselsprognoseprosessen er det tre kritiske attributter for ledetidsprognoser: Ledetidsprognose, Lead Time Deviation og Lead Time Seasonality. Når det er gjort riktig, leverer ledetidsprognoser presisjon i alle 3.
1. Prognose for gjennomløpstid
Begynn med den faktiske prognostiserte verdien for ledetid, men ikke stopp der. Tilby så mye historikk som mulig. En intelligent prognosemetode vil fortelle deg hvor mye du skal bruke for hver leverandør og vare. Dette finner du i dagens avanserte skybaserte løsninger for prognoser.
2. Avvik i ledetid
Avviket beskriver leverandørens pålitelighet og ytelse.
I likhet med etterspørselsavviket, jo høyere ledetidsavvik, desto mer sikkerhetslager vil være nødvendig. Denne ekstra sikkerhetsbeholdningen blir en del av driftskostnaden for varelageret og vil negativt påvirke fortjenesten til en vare.
Leverandørene dine trenger å vite det, og det gjør du også.
Leverandørene må innse at det er like viktig å være konsekvent som å ha en lang ledetid. En ledetid på 10 dager som varierer fra 6 til 14 dager, vil sannsynligvis føre til høyere lagerkostnader enn en konsekvent ledetid på 11 dager. Det ekstra sikkerhetslageret vil helt klart påvirke driftskostnadene for varelageret.
3. Sesongvariasjoner i ledetid
Ja, også ledetidene for leveransene dine opplever sesongmessige svingninger. Ved å ta høyde for disse sesongmessige endringene kan bedriften forbedre kundeopplevelsen og samtidig minimere kostnadsøkningene i forsyningskjeden.
Vanlige årsaker til sesongmessige leveringsendringer er blant annet
- Sesongmessige værforhold.
- Nedstengning av leverandøranlegg.
- Ferie for ansatte.
- Og mange andre smerter i #$%!
Faktisk er det ofte din egen mottaksavdeling som forårsaker disse sesongmessige endringene! Sikkerhetslagerberegningene og -prosessene dine må kunne lese av disse sesongene og hjelpe deg med å reagere.
Slik kan du holde kontroll over situasjonen. Akkurat som med alle andre komponenter, må bedriften ha et proaktivt forhold til ledetidene, ettersom de påvirker beslutningen om "når man skal kjøpe" like mye som de påvirker den åpenbare beslutningen om "hvor mye man skal kjøpe". En nøyaktig strategi for beregning av ledetid vil hjelpe deg med å sikre at du velger riktig tidspunkt for lagerinnkjøp, noe som kan redusere kostnadene andre steder i forsyningskjeden.
De økonomiske konsekvensene av lange ledetider
Ja, avviket i gjennomløpstiden vil påvirke behovet for sikkerhetslager. Men det vil også lengden på ledetiden.
En ledetid på 100 dager vil kreve en mye større sikkerhetslagermengde enn en ledetid på 10 dager. Hvis du kjøper for en tid 3 måneder fra nå, reduserer du tilliten din til hvor mye du vil selge i løpet av den perioden.
Faktisk, av de forskjellige sikkerhetslagerkomponentene, kan ledetiden din ha størst innflytelse når ledetidene vokser til flere uker og utover. Ved kjøp av importvarer med et mål om å oppnå lavere prising er det viktig å analysere merkostnaden til sikkerhetslageret.